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        主體建模在慢性非傳染性疾病及健康行為研究中的應(yīng)用*

        2021-04-04 10:35:52沈月紅郭曉君仲亞琴
        中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2021年4期
        關(guān)鍵詞:主體影響模型

        沈月紅 郭曉君 仲亞琴△

        慢性非傳染性疾病的發(fā)生發(fā)展受多種復(fù)雜因素的影響,傳統(tǒng)分析方法(如多元分析)對復(fù)雜系統(tǒng)的研究往往存在局限。主體建模(agent-based model,ABM)作為一種“自下而上”的計算機模型,可通過模擬主體行為、個體之間的相互作用以及個體與環(huán)境之間的相互作用,獲得對整體系統(tǒng)的理解,更適合描述復(fù)雜問題[1]。最早成功使用ABM研究復(fù)雜系統(tǒng)問題的是Reynolds的飛鳥群體模型[2],后逐漸應(yīng)用于多學(xué)科。在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域,ABM最初主要用于傳染病研究,近年來被逐漸應(yīng)用于慢性病、健康行為、社會流行病學(xué)等與人群健康相關(guān)的不涉及傳染過程問題的研究[3],但還處于初步階段。本文對ABM的涵義,及其在慢性病防治和健康行為領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來方向進(jìn)行綜述,闡述ABM的優(yōu)勢與局限,為公共衛(wèi)生領(lǐng)域研究者應(yīng)用此方法開展研究提供參考。

        主體建模的概念

        主體建模是指一組具有指定特征的主體,根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則[4]彼此交流互動或與環(huán)境交流互動的模型。它是利用計算機仿真,研究系統(tǒng)中個體的性質(zhì)、個體與環(huán)境以及個體與個體之間的相互作用,研究整體系統(tǒng)的各種復(fù)雜問題。ABM由三個關(guān)鍵要素組成[5-7]。第一個要素是組成復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(complex adaptive systems,CAS)的一組主體。CAS是由適應(yīng)性主體相互作用、共同演化并層層涌現(xiàn)出來的系統(tǒng)。主體可以是有異質(zhì)人口特征(如年齡、性別、種族)和行為(如吸煙)的人,也可以是能展現(xiàn)健康狀況內(nèi)源性演變(如高血壓、2型糖尿病)和外源性交互(如傳染病傳播、健康信息擴散)的人,或者是生活在特定地區(qū)或參與某個虛擬社交環(huán)境(如朋友圈)的人。第二個要素是主體之間的關(guān)系及相互作用的方法(也稱為決策規(guī)則或概念模型),概述主體之間及其與周圍環(huán)境之間如何相互作用,以及他們的內(nèi)部狀態(tài)如何隨著時間演變。第三個要素是主體周圍的環(huán)境或拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

        目前廣泛應(yīng)用的健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型[8](如馬爾可夫模型)假設(shè)健康(或疾病)未來發(fā)展的概率分布只取決于現(xiàn)狀,不能反映出早期危險因素對疾病的影響。而ABM具有自適應(yīng)、異質(zhì)、反饋、隨機的獨特特征,可用于研究受多水平以及人際交往影響的非線性關(guān)系,確定危險因素與健康結(jié)局之間的因果關(guān)系,比較干預(yù)措施的有效性。其他復(fù)雜的系統(tǒng)科學(xué)方法如系統(tǒng)動力學(xué)模型適合于對大量人群的高級系統(tǒng)行為進(jìn)行建模[4],但不能很好地指定個體的微觀行為,包括個體之間的相互作用以及隨時間推移而出現(xiàn)的改變。因此,ABM比傳統(tǒng)分析方法更有潛力,能為人群健康問題研究提供新思路。

        系統(tǒng)科學(xué)方法(如主體建模、系統(tǒng)動力學(xué)模型、網(wǎng)絡(luò)分析模型、離散事件仿真模型等)從數(shù)十年前就已經(jīng)開始應(yīng)用于不同領(lǐng)域,近年來才被引入醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域[9]。ABM在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于初級階段,且?guī)缀踔挥糜谘芯總魅静?,近年來才?yīng)用于慢性病防治和健康相關(guān)行為研究。

        主體建模的工具與步驟

        目前已有多種基于Agent的建模與仿真平臺,具有代表性的有圣塔菲研究所的Swarm和Repast。Swam是開放源代碼的免費軟件,可用Java語言編程[10],但環(huán)境配置復(fù)雜,較難掌握。芝加哥大學(xué)研發(fā)的Repast具有功能強大、界面美觀且易于使用等特點,具有可視化agent編輯器,現(xiàn)已發(fā)展成為一個通用的主體仿真平臺[11]。多樣化的建模軟件為主體建模解決公共衛(wèi)生問題提供了堅實基礎(chǔ)。

        主體建模的基本步驟與傳統(tǒng)建模方法類似,但需要建立模擬主體間的交互網(wǎng)絡(luò),提煉模型運行規(guī)則。具體過程為:(1)明確研究目的,確定模型框架與涉及的參數(shù);(2)采用普查、抽樣調(diào)查或查閱文獻(xiàn)等方法收集建模所需數(shù)據(jù);(3)構(gòu)建模擬主體間的交互網(wǎng)絡(luò);(4)總結(jié)和提煉建模規(guī)則;(5)建立初始主體模型;(6)調(diào)試和完善模型;(7)應(yīng)用主體模型評估因素的影響或干預(yù)措施。對關(guān)鍵參數(shù)還需做敏感性分析,考察關(guān)鍵參數(shù)值的變化對模擬結(jié)果的影響[12]。

        主體建模在慢性非傳染性疾病防治中的應(yīng)用

        慢性非傳染性疾病(non-communicable diseases,NCD)是目前世界上最主要的死亡原因,其中死于心血管疾病、癌癥、慢性呼吸道疾病和糖尿病的約占所有慢性病死亡人數(shù)的80%[13]。大多數(shù)NCD是由吸煙、缺乏運動、不健康飲食和酗酒[13]這四個主要的行為危險因素導(dǎo)致。人們逐漸認(rèn)識到,不同因素之間的相互影響對慢性病發(fā)生發(fā)展也很重要[14],越來越多的研究者提倡使用ABM這種系統(tǒng)科學(xué)方法來研究慢性病。

        相比慢性病,ABM更常用于傳染性疾病研究。傳染病具有明確的傳播途徑,其特征為非線性、隨機以及人與環(huán)境動態(tài)交互。傳統(tǒng)分析方式無法捕捉到這些交互復(fù)雜的特征[15],而ABM可通過生成不同規(guī)模的虛擬人群并結(jié)合地理信息,模擬不同規(guī)模的疾病傳播,并仿真干預(yù)措施的作用。而慢性病沒有明確的傳播機制,且ABM比傳統(tǒng)仿真方法更難實施,通常需要大量個體水平的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)化、校準(zhǔn)和驗證,這些數(shù)據(jù)有時很難獲取,所以人們普遍認(rèn)為ABM只適用于傳染病的研究,在慢性病研究領(lǐng)域仍處于起步階段。

        Day等人利用ABM闡明了糖尿病視網(wǎng)膜病變的進(jìn)展以及篩查對糖尿病患者視力喪失的影響[16]。開發(fā)了一個基于agent的糖尿病視網(wǎng)膜病變模型,模型中的agents是具有一系列屬性的異質(zhì)患者,這些屬性包括年齡、性別、吸煙狀況、體質(zhì)指數(shù)、糖化血紅蛋白、病程、高血壓、高膽固醇、糖尿病腎病等,使用退伍軍人管理局圣路易斯眼科診所提取的縱向患者數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的參數(shù)校準(zhǔn)和驗證。使用agent建模評估不同的篩查間隔對退伍軍人視力損失的影響,發(fā)現(xiàn)兩年的篩查間隔最為合理[16]。ABM也被用于研究糖尿病患者與醫(yī)務(wù)人員的相互作用對連續(xù)血糖監(jiān)測的影響[17]。在心血管疾病研究方面,為克服馬爾可夫模型和系統(tǒng)動力學(xué)模型的局限性,Li等人使用ABM評估了幾種生活方式干預(yù)措施(戒煙、增加體育活動、促進(jìn)健康飲食和減肥)對患病率的影響,并評估了不同年齡組或地區(qū)人群心肌梗死和中風(fēng)的發(fā)病率[18]。Zhang應(yīng)用ABM檢驗了社會因素對青少年超重和肥胖的影響,發(fā)現(xiàn)加強同伴影響有利于減少青少年肥胖發(fā)生[19]。El-Sayed等人針對肥胖建立了一個ABM模型,發(fā)現(xiàn)針對隨機人群的干預(yù)措施比針對個人的干預(yù)措施更能有效降低肥胖患病率[20]。

        主體建模在健康行為中的應(yīng)用

        復(fù)雜系統(tǒng)中的行為及其變化受多水平多因素影響,是非線性的,變化大且難以預(yù)測[21]。ABM能夠在個體層面上表現(xiàn)行為,解釋個體與環(huán)境之間的動態(tài)影響。它可以明確描述社會和環(huán)境暴露影響個體態(tài)度與行為的方式,以及個體行為影響其周圍環(huán)境及其他個體行為的方式。同時,使用ABM可以追蹤特定的個體或觀察特定時空群體水平的分布。它可以通過一系列“what-if”模擬來檢驗干預(yù)措施的效果。

        目前ABM已被用于在個體、人際和社區(qū)環(huán)境三個水平進(jìn)行行為干預(yù)[22]。其中,在個體水平可通過提供知識或改變?nèi)藗儗δ承┬袨榈膽B(tài)度,鼓勵人們采用健康的行為方式。在人際水平可通過改變社會規(guī)范相應(yīng)地影響群體的健康行為。在社區(qū)水平,改善社區(qū)環(huán)境可促進(jìn)多種健康行為和結(jié)果,其效益是可持續(xù)的,并惠及整個人群。

        與傳統(tǒng)分析方法相比,ABM能夠識別出煙草替代品的潛在不良影響,有學(xué)者利用ABM探討了電子煙過度使用對人群吸煙率的影響以及社會經(jīng)濟地位和社會影響對吸煙行為的作用[23-24]。Gorman等使用ABM探索社會和環(huán)境對飲酒的影響[25],證實了Gruenewald[26]關(guān)于“分類飲酒”的理論研究,即具有相似偏好和行為的人聚集在特定的飲酒場所,會增強潛在的酗酒行為。Auchincloss等使用ABM探索飲食方面收入不平等的影響因素[27],結(jié)果顯示改變低收入家庭的食品偏好,同時降低健康食品的價格,可以消除飲食的收入差異。此外,針對健康行為的干預(yù)措施要注重權(quán)衡成本效益,如改善兒童久坐的最佳途徑是增加他們的體力活動水平[28]。

        主體建模的優(yōu)勢

        主體建模時會建立一個概念框架,將各主體聚集在一起,對主體的各個方面及其如何協(xié)同影響人群健康結(jié)果進(jìn)行粗略的假設(shè),這一過程是ABM的主要優(yōu)勢。ABM有助于深入了解引起健康行為和結(jié)果(以及這些行為和結(jié)果的不平等)的潛在機制,并驗證干預(yù)措施。

        ABM可以用于研究各種影響因素和結(jié)果之間的復(fù)雜途徑,從而更好地設(shè)計干預(yù)措施。上游影響因素(如社會經(jīng)濟狀況、教育、住房、鄰里條件等)間接影響健康行為和結(jié)局,而ABM是一種獨特的驗證上游干預(yù)措施的方法。利用ABM還可發(fā)現(xiàn)干預(yù)措施的其他效益,如步行校車計劃的實施與步行態(tài)度的改善之間存在協(xié)同效應(yīng)[29]。鑒于其自下而上的性質(zhì),ABM可用于進(jìn)一步了解人群健康狀況分布形成的機制。在模型假設(shè)合理的前提下,ABM可以整合多種相互作用并驗證因果關(guān)系,對干預(yù)措施及干預(yù)效果進(jìn)行微觀模擬。

        此外,ABM還可實施在現(xiàn)實中不可行的反事實模擬,進(jìn)行情景假設(shè)和虛擬政策實驗??梢詫δP瓦M(jìn)行多次模擬,在其他條件都保持不變的情況下觀察不同治療條件下的健康結(jié)局,從而實現(xiàn)反事實的對比[30]。特定的干預(yù)可能會對一種結(jié)果產(chǎn)生積極影響,對另一種結(jié)果產(chǎn)生消極影響(如利用主動運動減少肥胖,同時也增加了受傷風(fēng)險)[31],而利用ABM可以深入了解干預(yù)的凈效果。

        主體建模的局限性

        首先,簡單模型與復(fù)雜現(xiàn)實之間存在矛盾,建模過程中需反復(fù)試驗,在簡化現(xiàn)實的同時包含足夠復(fù)雜的元素,即遵循由Robert Axelrod[32]倡導(dǎo)的保持簡單原則(keep it simple and stupid,KISS)的同時,利用ABM最大限度地探索特定人群的關(guān)鍵要素,使設(shè)計的干預(yù)措施和公共衛(wèi)生規(guī)劃產(chǎn)生有意義的結(jié)果。

        其次,ABM所依賴的數(shù)據(jù)往往不能探索因果機制和反事實對比[33]。ABM最大的優(yōu)勢是研究社會網(wǎng)絡(luò)影響和個體之間的互動,但常常因缺乏相關(guān)數(shù)據(jù),在進(jìn)行模型參數(shù)化時易加劇模型的不確定性,難以驗證。即便有相關(guān)數(shù)據(jù),也往往來自對特定人群的觀察性研究,這些特定人群與預(yù)期目標(biāo)人群的分布可能不同[34]。因此,在ABM未來的發(fā)展中,要注重模型的創(chuàng)新性,模型假設(shè)和意義之間的一致性,以及結(jié)果的驗證性[32,35]。

        第三,模型復(fù)雜時,往往會限制ABM的價值。因此,應(yīng)在必要時逐漸增加模型復(fù)雜性,加上不同的利益相關(guān)者,確保模型有用、可信[36]。在建模時還需考慮隨機效應(yīng),以捕獲其他未知因素的影響。

        結(jié) 論

        ABM作為新興的建模方法,其應(yīng)用于慢性病防治及健康行為研究的獨特優(yōu)勢逐漸被認(rèn)可,研究者也正努力創(chuàng)建相對簡單但包含復(fù)雜現(xiàn)象的ABM。但目前公共衛(wèi)生領(lǐng)域的多數(shù)研究還停留在單因素、短期、個體和線性的水平,ABM的應(yīng)用還處于早期階段,其優(yōu)勢未得到充分展現(xiàn)。因此,應(yīng)加強對公共衛(wèi)生領(lǐng)域中ABM應(yīng)用項目的支持。研究者也應(yīng)從其他領(lǐng)域中深入學(xué)習(xí),結(jié)合社會實際探索ABM方法學(xué)的最佳實踐,讓更多研究者意識到該方法的獨特優(yōu)勢,促進(jìn)ABM在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用。

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